tl;dr: AI researcher (EBM), $225k–$350k+ плюс опционы, Сан-Франциско

Итак, мы нанимаем исследователей для стартапа, который создает ИИ для рассуждений. Само по себе это не редкость, но вот ситуация:

• Основатель и председатель — Ян ЛеКун, лауреат премии Тьюринга и крестный отец ИИ
• Главный математик — Майкл Фридман, медалист Филдса
• Команда — 10 кандидатов наук и шесть медалистов ICPC в команде
• Основатель — физик-теоретик в области квантовой физики из Беркли, написавший докторскую диссертацию под руководством нобелевского лауреата 2025 года.

Рассматриваемый ИИ для рассуждений не основан на LLM, и вообще не основан на языке. Это EBM — energy-based models (энергетические модели). Вместо того, чтобы предсказывать следующий токен, они минимизируют энергетическую функцию в скрытом пространстве. Высокая энергия означает, что что-то не так; низкая энергия означает, что вы близки к истине. Многие люди когда-то верили, что модели рассуждений будут работать именно так — включая самого ЛеКуна, который продвигает EBM с 1980-х годов.

Вместо этого мы получили просто RL на длинных цепочках рассуждений. Неплохой результат — но, безусловно, дорогой с точки зрения вычислительных затрат. EBM оптимизируются не для вероятности, как LLM, а для корректности — "что минимально нарушает ограничения". И вместо генерации токенов по одному, они оптимизируют весь след за один раз — с возможностью итеративной доработки 🔧

Одно из многих применений: написание формально проверяемого кода гораздо эффективнее, чем это могут делать LLM. Это означает надежные системы для кардиостимуляторов, финансовых рынков, ядерных реакторов — чего угодно.

Logical Intelligence работает как над разработкой EBM, так и над формальной верификацией. В одном из тестов их модель решает 96% сложных головоломок Судоку — в то время как передовые LLM получают около 2%. Их агент формальной верификации получил безумные 99,4% на PutnamBench — и при этом исправил 15 ошибок в самом наборе задач 🔍

Мы ищем AI Researcher со специфическим профилем:

• Магистр / PhD;
• публикации в ICLR, ICML, NeurIPS или CVPR;
• в идеале — опыт и публикации в EBM;
• но сильный опыт в diffusion models, LLM fine-tuning for reasoning, non-autoregressive reasoning, или MCMC in latent space также может подойти.

Детали:

• $225k–$350k+ плюс опционы
• На территории компании в Сан-Франциско
• Поддержка визы O-1
• Свяжитесь с Fedya 💜